Grundlagen zur Verwendung und Entwicklung von Datenbanksystemen

Transkript

1 Grundlagen zur Verwendung und Entwicklung von Datenbanksystemen Vorlesung im Wintersemester 2007/08 (Abschnitt Fortgeschrittene Konzepte) Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 1

2 Inhalte des Abschnitts XML basierte Persistenzmechanismen Objektorientierte Datenbanksysteme Aspekte verteilter Datenbanksysteme Multimediadatenbanken Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 2

3 XML - extensible Markup Language Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 3

4 extensible Markup Language Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 4

5 extensible Markup Language extensible Markup Language (XML) Esperanto der IT Welt Auszeichnung und Strukturierung von Daten mittels öffnender und schließender Tags XML stellt unter anderem die Basis für SOAP und WSDL dar <?xml version="1.0"?> <brief> <adresse typ = an > <name>harry Mustermann</name> <strasse>musterstrasse</strasse> <nummer>1b</nummer> <postleitzahl>12345</postleitzahl> <ort>musterhausen</ort> </adresse> <adresse typ = von > <name>klaus Gustav</name> <strasse>dorfstrasse</strasse> <nummer>33</nummer> <postleitzahl>54321</postleitzahl> <ort>michelbinge</ort> </adresse> <brieftext> Lieber Harry, wie geht es dir... etc. </brieftext> </brief> Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 5

6 extensible Markup Language XML ist Teilmenge von SGML (Standard Generalized Markup Language) - HTML kann mittels XML definiert werden - DTD für HTML Trennung von Struktur und Inhalt Möglichkeit selbstbeschreibenderdokumentenstrukturen Möglichkeit einer Validierung von XML-Dokumenten Leichte Erweiterbarkeit durch die Definition neuer Tags Geschachtelte Tags zur Beschreibung strukturierter Daten Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 6

7 extensible Markup Language Wohlgeformtes XML: XML Dokumente bestehen aus Prolog und Elementen Im Prolog steht die XML-Declaration (XML-Version) Jedes öffnende Tag muss explizit geschlossen werden z.b. Zeilenvorschub: <BR></BR> oder <BR/> Attribute müssen in Anführungszeichen gesetzt werden < (&lt) und & (&amp) dürfen im Text nicht vorkommen Standardattribute müssen vom Typ CDATA (Character Data) sein Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 7

8 extensible Markup Language DTD Document Type Definition -Grammatik der Dokumente Element Declaration <!ELEMENT Elementname (Inhaltsbeschreibung)> - Case sensitiv -? (optionales Element), + (mind. einmal), * (beliebig häufig) - Elemente müssen immer mit Buchstaben oder Unterstrich beginnen Attribute Declaration <!ATTLIST Elementname Attributdefinition> - Attributdefinition bestehen aus: Attributname Attributtyp (implizit als CDATA, ID oder explizit als (Wert1 Wert2 ) Defaulttyp weitere Bestandteile: Kommentare, Processing Instructions, Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 8

9 XML-basierendes Modell <? xml version= 1.0?> <!DOCTYPE SYSTEM mail.dtd > <mail> <betreff>vorlesung Datenbanksysteme</betreff> <nachricht>prüfungstermin im November</nachricht> </mail> Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 9

10 XML-basierendes Modell <!--mail DTD V.2--> <!ELEMENT mail (empfaenger, absender, betreff, nachricht, termin*)> <!ELEMENT empfaenger (#PCDATA)> <!ELEMENT absender (#PCDATA)> <!ELEMENT betreff (#PCDATA)> <!ELEMENT nachricht (#PCDATA)> <!ELEMENT termin (#PCDATA)> Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 10

11 extensible Markup Language XML Schema Language XS (vgl. ER-Modell) Definition einfacher und komplexer Datentypen Schema ist selbst XML-Dokument d.h. validierbar Einfache Datentypen: - xs:integer, xs:decimal, xs:boolean, xs:string Komplexe Datentypen: - xs:complextype, xs:sequence, xs:group, Verwendung von Facets Einschränken von Wertebereichen Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 11

12 extensible Markup Language <? xml version= 1.0?> <xs:schema xmlns:xs= http// > <xs:element name= mail > <xs:complextype> <xs:sequence> <xs:element name= empfaenger type= xs:string > <xs:element name= absender type= xs:string > <xs:element name= betreff type= xs:string > <xs:element name= nachricht type= xs:string > <xs:element name= termin type= xs:integer > </xs:sequence> </xs:complextype> </xs:element></xs:schema> Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 12

13 extensible Markup Language <xs:simpletype name="st_callconnid"> <xs:annotation> <xs:documentation> </xs:documentation> </xs:annotation> <xs:restriction base="xs:string"> <xs:whitespace value="collapse" fixed="true"/> <xs:length value="14" fixed="false"/> <xs:pattern value="[a-fa-f0-9]*"/> </xs:restriction> </xs:simpletype> Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 13

14 extensible Markup Language DOM Document Object Model - Plattform- und sprachunabhängiges API - Erlaubt externen Programmen dynam. Zugriff auf XML-Dokumente - Zugriff/Änderung auf Inhalte, Struktur und Layout SAX Single API for XML - Plattform- und sprachunabhängiges API - Erzeugt beim Parsen Events zur Steuerung externer Programme Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 14

15 extensible Markup Language BMEcat 2005 Standard - elektronischer Austausch von Produktkatalogen - URL: OCI Open Catalog Interface - standardisierte Katalogdatenschnittstelle - SAP eprocurement Systemen xcbl XML Common Business Library CommerceOne - Spezifikation für das Order Management - Beschreibt nicht nur die benötigten Dokumente, es werden ebenfalls Inhalte und deren Semantik festgelegt Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 15

16 Altnova XMLSpy XML-Werkzeugunterstützung - XML-Entwicklungsumgebung (Bearbeiten, Validieren, Dokumentieren) - Verwendung als Plug-In in z.b. Eclipse oder Visual Studio - Unterstützt die Grafische Erstellung von XML-Dokumenten Eclipse Web Tools Platform (WTP) Project - Entwicklung von Java EE Web-Anwendungen - HTML, Javascript, CSS, JSP, SQL, XML, DTD, XSD und WSDL - Wizard zur Erstellung von Web Services Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 16

17 XML-Werkzeugunterstützung Quelle: Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 17

18 XML und Datenbanken Möglichkeiten zur Speicherung von XML-Dokumenten: Erweiterung existierender DBMS (XML-enabled) Abbildung auf die DB erfolgt mit Hilfe der DTD bzw. XS-Definition Grundlegende Methoden der relationalen Speicherung - Inhaltsorientierte Zerlegung Netz von Tabellen - Strukturorientierte Zerlegung Knoten & Kanten ergeben jeweils Tupel - Opake Speicherung XML-Domument als VARCHAR bzw. BLOB Verschiedene Implementierungen in industriellen Datenbanken Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 18

19 Native XML-Datenbanken - Unveränderte Speicherung und Rückgewinnung von XML-Dokumenten (XML zentrische Schnittstelle) - Abspeicherung der kompletten XML-Dokumente - Realisierung von Fremdschlüsseln durch XPointer Vorhandene Probleme: XML und Datenbanken - Performance - Gewährleistung von Integritätsbedingungen z.b. XML-Datenbank Tamino der Software AG Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 19

20 XML und Datenbanken Anfragesprachen für XML (berücksichtigt die Baumstruktur): - XQuery (Ansatz eines Standards im Jahr 2007) XML Query Language Geschlossene Abfragesprache (vgl. SQL) Verwendet XML-Schema Datentypen Beispiele für mögliche Pfadausdrücke Gesamtes Dokument Elemente Attribute Kommentare - XPath (industrielle Alternative) Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 20

21 XML und Datenbanken Quelle: Computer Zeitung Nr. 41, Konradin IT-Verlag GmbH, Leinfelden-Echterdingen, Oktober 2007 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 21

22 Objektorientierte Datenbanksysteme Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 22

23 Überblick OODBMS Das objektorientierte Datenbankmodell entspricht der Synthese vom objekt-orientierten Konzept und Datenbankmodell. Hier ist der impedance mismatch zwischen Programmiersprache und DBMS aufgehoben, da beide Paradigmen übereinstimmen und somit eine explizite Abfragesprache (wie z.b. SQL bei relationalen DBMS) nicht mehr erforderlich ist. Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 23

24 ODMG 3.0 Standard Objektmodell Konzepte eines OODBS Object Definition Language ODL (Definition eines Datenbank-schema) Object Query Lanaguage OQL deklarative objektorientierte Anfragesprache (Obermenge SQL2) Sprachanbindungen/Mappings (C++, Java, ) January 2000, ISBN Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 24

25 Anwendungsaspekte OODBMS Daten-Zugriffe in der Regel genau ein Objekt betreffen Stark navigierende Zugriffe auf die Daten Komplex strukturierte Informationen Beispiele potentieller Anwendungen - Geografische Informationssysteme GIS - Stücklistenverwaltung im Rahmen Maschinenbaus - CASE-Tools im Bereich der Softwareentwicklung - Ingenieurtechnische Applikationen Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 25

26 Potentielle Problembereiche Performance - Sperrverwaltung - Caching - Index-Design - Denormalisierung Integrität der Daten - Operationale Integrität - Physische Integrität Entkopplung vom Anwendungssystem - Standardisierte Zugriffsschicht - Durchgängigkeit des Programmierparadigma Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 26

27 Sperrgranularität RELATIONAL Server Process Client Process Application Cursor Management SQL OBJECT-ORIENTED Client Process Server Process Object/Page Cache Management Application Objects, Pages or Files Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 27

28 Query Server Transfereinheit: Ergebnismenge einer deklarativen Abfrage Funktionalität: - Server verarbeitet deklarativ formulierte Abfragen (typ. SQL) - Server übersetzt Abfragen, erarbeitet einen Zugriffsplan und berechnet die Ergebnismenge Vorteile: - Ausgereifte und vielfach eingesetzte industrielle DB-Systeme - Theoretisches Modell liegt zugrunde - Minimierbares Datenübertragungsvolumen (z.b. Store Procedures) Nachteile/Probleme: - Paradigmenbruch zwischen OO-Modell und Relationenmodell - Performanceprobleme bei komplex strukturierten Informationen Beispiele: Oracle, SQL-Server Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 28

29 Seiten Server Transfereinheit: ganze Seite aus dem Hintergrundspeicher Funktionalität: - Server versteht nicht die Objektsemantik - Serverfkt.: speichern/suchen, concurrency Kontrolle, Wiederherstellung - Objektverwaltung des OODBMS erfolgt beim Client Vorteile: - Relativ einfache Realisierung des OODBMS - Im Client-Cache befindliche Objekte mit HS-Performance lesbar - Entlastung der Ressourcen beim Server Nachteile/Probleme: - Hohe Sperrgranularität (Phantomsperren) - mögliche Performanceprobleme im Multiuserbetrieb Beispiele: ObjectStore, GemStone, O2 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 29

30 Object Server Transfereinheit: Objekte Funktionalität: - Server versteht die Objektsemantik - Serverfkt.: Objektverwaltung, Methodenbearbeitung, - Objektverwaltung liegt beim Server Vorteile: - Flexible gegenüber Änderungen (Trennung log. und phys. Sicht) - Geringe Sperrgranularität - Zusammenfassung von Objekten für potentielle Sperren Nachteile/Probleme: - Hoher Aufwand für die Verwaltung der Sperren - Probleme mit Client-Caching (pot. Inkonsistenzen) Beispiele: VERSANT, ITASCA und ONTOS Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 30

31 Verteilte Datenbanksysteme Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 31

32 Verteilte Verarbeitung Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 32

33 Definition VDBMS Eine verteilte Datenbank ist ein logisch zusammengehörender Datenbestand beschrieben in einem globalen Schema -, der physisch auf mehreren Knoten (Rechner) verteilt ist und mit einem verteilten Datenbankmanagementsystem (kurz VDBMS) oder auch distributed DBMS (kurz DDBMS) verwaltet wird. Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 33

34 Grobstruktur eines VDBMS Rechnerknoten B Rechnerknoten A Nur eine Sicht auf die Daten Internet, Intranet, Extranet Rechnerknoten E Rechnerknoten C Rechnerknoten D Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 34

35 Verteilte Datenbank Ausgangspunkt: relationales Modell Spezifikation der Datenobjekte des Bezugsbereichs im Rahmen eines relationalen Modells Das DBMS bietet die Möglichkeit mehrere räumlich im Netz verteilte DB zu einer Sicht zusammenzufassen Vorteile/Ziele Nutzer/Anwendung muss nichts von der Verteilung der DB im Netz wissen (Ortstransparenz) Möglichkeit der Ausführung DB-übergreifender SQL-Abfragen und Transaktionen Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 35

36 4-Ebenen Architektur für verteilte Datenbanksysteme In Anlehnung an : Conrad, S.: Förderierte Datenbanksysteme, Springer-Verlag, 1997 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 36

37 Verteilungsentwurf Quelle: Heuer, A. et al: Datenbanken kompakt, mitp-verlag, Bonn 2003 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 37

38 Aufgaben im Verteilungsentwurf Fragmentierungsschema - Logisch zusammengehörige Informationsmengen in (weitgehend) disjunkte Fragmente zerlegen - Zerlegung erfolgt auf Basis des Zugriffsverhaltens aus den Anwendungen heraus - Daten mit ähnlichen Zugriffsmuster in einem Fragment zusammenfassen Zuordnungsschema (Allokation) Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 38

39 Möglichkeiten zur Fragmentierung Einfachster Fall im relationalen DBS - Ganze Relationen als kleinste Verteilungsgranulate - Vorteile: keine explizite Fragmentierung Vereinfachung des Allokationsproblems Geringe Kommunikationskosten bei Oper. auf eine Relation Einfache Gewährleistung von Integritätsbedingungen Massive Nachteile hinsichtlich Lastverteilung, Nutzung von Lokalität, Parallelverarbeitung und Verarbeitungs-umfang Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 39

40 Möglichkeiten zur Fragmentierung Horizontale Fragmentierung - Logisch zusammengehörige Informationsmengen in (weitgehend) disjunkte Tupelmengen zerlegen Vertikale Fragmentierung - Zusammenfassen von Attributen mit gleichen Zugriffsmustern - Vertikale Zerlegung der Relation durch Ausführung von Projektionen Kombinierte Fragmentierung - Anwendung der horizontalen und vertikalen Fragmentierung auf die selbe Relation Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 40

41 Regeln für die Fragmentierung Vollständigkeit - Jedes Datenelement (Tupel, Attributswert) der globalen Relation muss in wenigstens einem Fragment enthalten sein. Rekonstruierbarkeit - Zerlegung muss verlustfrei sein - Globale Relation muss aus den Fragmenten vollständig rekonstruiert werden können Disjunktheit - Fragmente sollten möglichst disjunkt sein - Bei vertikaler Fragmentierung kann die Disjunktheit aufgrund der Rekonstruierbarkeit nicht vollständig gewährleistet werden Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 41

42 Oracle Datenbank-Links Ein konfigurierter Datenbank-Link bietet den Zugriff auf alle Schema- Objekte eines entfernten DB-Servers - Tabellen - Views - Stored Procedures (gespeicherte Prozeduren) Gültigkeit eines Datenbank Links - Public: ohne Einschränkungen verfügbarer DB-Link - Private: DB-Link mit eingeschränkten Benutzerkreis Shared Database Links (Reduktion benötigter Service Connections) Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 42

43 Oracle Datenbank-Links Oracle Datenbank-Links Einrichtung von Datenbank-Links durch den DBA Datenbank Links zwischen einer lokalen Datenbank in Berlin und Datenbanken in Berlin und Magdburg CREATE PUBLIC DATABASE LINK BERLIN CONNECT TO B_UNIX; CREATE PUBLIC DATABASE LINK MAGDEBURG CONNECT TO MD_VMS; Vorraussetzung: Eingetragene Nutzer bei den Datenbanken in Berlin (B_UNIX) bzw. Magdburg (MD_VMS). Quelle: Burleson, D. K.: Oracle Datenbank Anwendung, Thomson Publ., 1997 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 43

44 Oracle Datenbank-Links Aufruf zur Erstellung eines Datenbank- Links unter dem DBMS Oracle Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 44

45 Oracle Datenbank-Links Oracle Enterprise Manager Interaktive Erstellung der Datenbank-Links Bezeichnung des Datenbank-Link Form der Anmeldung auf dem entfernten Datenbanksystem Dienstname der entfernten Datenbank Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 45

46 Oracle Datenbank-Links Verwendung des Datenbank-Links 1 SELECT A.NAME, B.QUANTITY_ORDERED FROM CUSTOMER@BERLIN A, ORDERLINE@MAGDEBURG B Quelle: Burleson, D. K.: Oracle Datenbank Anwendung, Thomson Publ., 1997 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 46

47 Oracle Datenbank-Links Verwendung des Datenbank-Links 2 SELECT CUSTOMER.NAME, ORDER.ORDER_DATE, ORDERLINE.QUANTITY_ORDERED FROM CUSTOMER@BERLIN, ORDER, ORDERLINE@MAGDEBURG WHERE CUSTOMER.CUST_NUMBER = ORDER.CUSTOMER_NUMBER AND ORDER.ORDER_NUMBER = ORDERLINE.ORDER_NUMBER; Quelle: Burleson, D. K.: Oracle Datenbank Anwendung, Thomson Publ., 1997 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 47

48 Multimediadatenbanken Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 48

49 Multimedia-Datenbanksysteme Multimedia-Datenbanksysteme (MMDBS) sind Datenbanksysteme, die außer einfach strukturierten Daten (Zahlen, Zeichenketten) auch noch digitale Medien speichern können. Sie sollen insbesondere die Datenunabhängigkeit für solche Mediendaten realisieren. Quelle: Meyer-Wegener, K.: Multimedia-Datenbanken, Taschenbuch Datenbanken, Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag, München 2007 Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 49

50 QueryByHumming Projekt (Fraunhofer IDMT) Musikstück nach selbst gesungener Melodie suche Analyse der Melodie erfolgt durch ein MMDBS Fingerprints charakterist. Liedstellen - Ähnlichkeitssuche - Anbindung zu Webshops Quelle: Prof. Dr. Andreas Schmietendorf 50